Estimating the Changes in the Number of Visitors on the Websites of the Tourism Agencies in the COVID-19 Process by Machine Learning Methods
Sosyoekonomi, vol.30, no.53, pp.11-26, 2022 (ESCI, TRDizin)
- Publication Type: Article / Article
- Volume: 30 Issue: 53
- Publication Date: 2022
- Doi Number: 10.17233/sosyoekonomi.2022.03.01
- Journal Name: Sosyoekonomi
- Journal Indexes: Emerging Sources Citation Index (ESCI), TR DİZİN (ULAKBİM)
- Page Numbers: pp.11-26
- Open Archive Collection: AVESIS Open Access Collection
- Akdeniz University Affiliated: Yes
Abstract
In this study, the number of visitors of five
different tourism agencies was tried to be estimated by machine learning method
using the number of cases and deaths in Europe during COVID-19. Artificial
neural network (ANN), support vector regression (SVR) and multiple linear
regression (MLR) were used as machine learning models. A model consisting of
two independent variables and one dependent variable was created. According to
the analysis made according to three different techniques, the most successful
results; According to R2, it was seen that ANN, DVR and MDR, and according to
other statistical methods, ANN, MDR and DVR, respectively.
Bu çalışmada COVID-19 süresince Avrupa’daki vaka ve
ölüm sayıları bilgileri kullanılarak beş farklı turizm acentesinin ziyaretçi
sayısı makine öğrenmesi yöntemiyle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yöntem olarak
makine öğrenmesi modellerinden yapay sinir ağları (YSA), destek vektör
regresyonu (DVR) ve çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) kullanılmıştır. İki bağımsız
değişken ve bir bağımlı değişkenden oluşan model oluşturulmuştur. Üç farklı
tekniğine göre yapılan analize göre en başarılı sonuçların; R2’ye göre YSA, DVR
ve ÇDR, diğer istatiksel yöntemlere göre de sırasıyla YSA, ÇDR ve DVR olduğu
görülmüştür.